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Sequential() from keras.layers import Dense import tensorflow as tf # 导入训练数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) =
景(4台8卡Vnt1),存储方案推荐使用“SFS(存放数据)+普通OBS桶(存放代码)”,采用分布式训练。 当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速,该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景
调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询的可视化作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建可视化作业的数量。 jobs jobs结构数组 可视化作业的属性列表,具体请参见表4。 quotas Integer 可视化作业的运行数量上限。
如果需要使用本文档中训练后的权重文件进行推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多机多卡训练的权重文件合并到一个节点 如果
10:30:00将专属资源池转为包年/包月计费,购买时长为1个月,1个月到期后用户将退订资源池。那么在3~4月份,该专属资源池总共产生多少费用呢? 计费构成分析 可以将专属资源池的使用阶段按照计费模式分为两段:在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间为按需计费,2023/03/20
请求要求代理的身份认证,与401类似,但请求者应当使用代理进行授权。 408 Request Time-out 服务器等候请求时发生超时。 客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。 409 Conflict 服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码,表明客户端尝试创建的资源已经
包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。 标记器(Tokenizer)是NLP管道的核心组件之一。它们有一个目的:将文本转换为模型可以处理的数据。模型只能处理数字,因此标记器(Tokenizer)需要将文本输入转换为数字数据。 baichuan2-13b-chat 这个路
6.3.908-xxx.zip,并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网。 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-OPP-*
6.3.907-xxx.zip,并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网。 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-OPP-*
sdxl-train:0.0.1 bash 参数说明: --name ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 --device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,示例中挂载了单张卡davinci0。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。
节点操作。 高可用冗余节点 高可用冗余节点作为专属资源池内的备用节点,能够在普通节点故障时自动进行切换,可以提升资源池整体的SLA,有效避免单个节点故障造成的业务受损。用户可以根据自身业务的可靠性要求设置池内的高可用节点数量。 高可用冗余节点不能用于业务运行,将影响资源池的实际可
包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。 标记器(Tokenizer)是NLP管道的核心组件之一。它们有一个目的:将文本转换为模型可以处理的数据。模型只能处理数字,因此标记器(Tokenizer)需要将文本输入转换为数字数据。 chatglm3-6b-hf 这个路径下既有
包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。 标记器(Tokenizer)是NLP管道的核心组件之一。它们有一个目的:将文本转换为模型可以处理的数据。模型只能处理数字,因此标记器(Tokenizer)需要将文本输入转换为数字数据。 llama-2-7b-hf llama-2-13b-chat-hf
服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务|批量服务|边缘服务”,在服务列表中,您可以单击名称/ID,进入服务详情页面。 在服务详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 部署AI应用(部署上线)
ibstat查看网卡非Active状态。 可能是亚健康,建议先重启节点,若重启节点后未恢复,发起维修流程。 配置节点告警通知 节点故障指标(nt_npg)默认会上报到AOM,您可以在AOM配置短信、邮件等通知方式。 以下步骤基于AOM1.0配置。 登录AOM控制台 在左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”,在右上角单击“添加告警”。
] } } } ] } 未创建以上权限策略前,所有子账号默认可以挂载SFS Turbo。当您创建了以上SFS权限管控策略后,没有被授予以上权限的子账号,默认在ModelArts Console上创建训练作业时无法挂载SFS
服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”,在服务列表中,您可以单击名称/ID,进入服务详情页面。 在服务详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理同步在线服务
服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”,在服务列表中,您可以单击名称/ID,进入服务详情页面。 在服务详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理批量推理作业
包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。 标记器(Tokenizer)是NLP管道的核心组件之一。它们有一个目的:将文本转换为模型可以处理的数据。模型只能处理数字,因此标记器(Tokenizer)需要将文本输入转换为数字数据。 Qwen-14B-Chat Qwen-7B-Chat
Notebook”页面,创建开发环境时选择该自定义镜像。 打开开发环境。 图2 打开开发环境 单击图中的MindSpore,即可创建一个ipynb文件,导入mindspore,可以看到安装的mindspore 1.8.1已经能够使用。 图3 创建一个ipynb文件 再打开一个terminal,查看cann的版本,是Dockerfile中安装的版本。